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AI-Optimized Control and Integration of Transcritical R744 Heat Pumps for Sustainable Heating Solutions

Descrizione del progetto

Come l’intelligenza artificiale potrebbe ottimizzare i sistemi a pompa di calore

Il riscaldamento efficiente delle abitazioni e degli edifici rappresenta una sfida fondamentale nella creazione di una società a basse emissioni di carbonio, soprattutto per quanto riguarda gli impianti che richiedono un consumo energetico elevato. Le pompe di calore R744 (CO2) stanno suscitando crescente interesse come soluzione sostenibile, poiché utilizzano un refrigerante ecocompatibile e possono integrare fonti di energia rinnovabile e sistemi di accumulo di energia termica. Tuttavia, soprattutto se abbinate a questi sistemi, spesso non raggiungono il massimo rendimento a causa di sistemi di controllo inadeguati. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto AI-Heat Pump svilupperà un algoritmo di ottimizzazione in tempo reale basato sull’intelligenza artificiale, per garantire che le pompe di calore R744 funzionino alla massima efficienza, riducendo i costi del 15 % negli edifici plurifamiliari.

Obiettivo

The heating sector is a critical challenge in the global transition toward a low-carbon society, particularly for hard-to-abate applications requiring substantial energy (e.g. residential applications). Among various green technologies, transcritical R744 (CO2) heat pumps have emerged as a future-proof solution thanks to their eco-friendly and safe refrigerant (i.e. R744). On the one hand, R744-based heating systems can reduce dependence on fossil fuels, including Russian gas, especially by integrating renewable energy sources (RESs) and hot thermal energy storages (HTESs), enhancing resilience to energy price fluctuations. On the other hand, its energy and economic performance is hindered by suboptimal control between the heat pump and heat distribution/domestic hot water system, which becomes more complex when integrating RESs and HTES. Thus, the AI-Heat Pump project aims to develop and demonstrate the first ever artificial intelligence (AI)-driven real-time optimization algorithm to allow R744-based heating systems integrated with RESs and a HTES to always operate at the highest cost-effective conditions. The algorithm will be implemented with respect to RES availability, HTES status, heating demand, heat pump/heat distribution status and, electricity price and it will be tested on the transcritical R744 heat pump setup at SDU. Compared to the heat pumps using conventional refrigerants, i.e. synthetic refrigerants often classified as PFAS and/or slightly flammable, the algorithm will allow R744-based heating systems to be about 15 % more cost-effective in multi-family houses. The project will be carried out in close collaboration with the University of Edinburgh (HTES modelling) and Bitzer Electronics A/S (enhanced system control and integration). Therefore, as concrete value and impact, this project will lay robust foundations for sustainable future and thus pave the way for remarkable enhancements for business and society concerning the green heating sector.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata da un essere umano.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2025-PF

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

SYDDANSK UNIVERSITET
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 263 393,28
Indirizzo
CAMPUSVEJ 55
5230 Odense M
Danimarca

Mostra sulla mappa

Regione
Danmark Syddanmark Fyn
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

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